Improvement in recruitment of Japanese sardine with delays of the spring phytoplankton bloom in the Sea of Japan

To evaluate the impact of temporal variation of primary productivity on the recruitment of Japanese sardine (Sardinops melanostictus) in the Sea of Japan, the phenology of sea surface phytoplankton abundance was estimated from 8 day multiple satellite (SeaWiFS, MODIS‐Aqua, MERIS, and VIIRS) derived sea surface chlorophyll (SSChl) a concentrations from January 1998 to December 2015. Because relationships between SSChl a and in situ chlorophyll a concentrations were significantly different among periods based on the satellite combinations used, maximum and minimum SSChl a concentrations of 1 year were relativized as 1 and 0, respectively. Spatio‐temporal variation of relativized SSChl a concentrations was determined by using empirical orthogonal function (EOF) analysis. Scores in the first EOF mode denoted the basin‐scale variations of SSChl a concentrations in the Sea of Japan, and the major peak from the end of February to the end of May displayed the spring bloom. The logarithm of recruitment per spawner (LNRPS) for sardine was positively affected by delays in the start and end dates of the spring phytoplankton bloom. The delay of the date of the lowest sea surface temperature contributed to the delay of the end of the spring bloom during the period 1998–2015 and elevated the LNRPS during the period 1982–2015. Sardine spawns in the southern Sea of Japan from April to May, hence, delays of the spring bloom prolonged its overlap with sardine larval periods, and thus improved the recruitment of Japanese sardine in the Sea of Japan.     

Monitor Forest Fires with FY Serial Satellites

Remote sensing as the measure to monitor disasters has the advantage of temporal resolution and large scale. Since "5.6 catastrophe" in 1987, China began to monitor forest fires broadly. In the summer of 2002, many forest/grass fires occurred in the Daxing'anling Mountains, and the damage was very heavy. In the forest fires fighting, the meteorological satellites play an important role in monitoring the fires. Especially the FY serial meteorological satellites have the advantage of large scale monitoring and characteristics of being in time and exact, and get good results. Remote sensing techniques have been used in many aspects of forest/grass fires research, including burned area and fireline intensity evaluation, post fire environment monitoring etc.     

基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。     

风云卫星系列及CLDAS土壤水分产品多尺度精度验证与评价：以青藏高原那曲地区为例

对风云卫星（FY-3B、FY-3C）系列土壤水分产品和中国气象局陆面数据同化系统CLDAS-V2.0（Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0）土壤水分产品展开精度验证与评价,旨在明确中国土壤水分产品的时空序列精度特征,以期为后续土壤水分产品精度校正与反演模型改进提供参考。验证实验在青藏高原那曲地区开展,基于那曲地区大（1°×1°）、中（0.3°×0.3°）、小（0.1°×0.1°）三个尺度观测网中观测站点0-5cm、0-10cm和10-40cm土壤水分逐日观测资料进行评价,并加入全球陆面数据同化系统GLDAS-1（Global Land Data Assimilation System Vision 1.0）Noah土壤水分产品作为对比。结果表明：（1）时序性上,CLDAS-V2.0土壤水分产品表现出良好的时空连贯性,FY系列土壤水分产品空值普遍存在,在冰冻期尤为显著。FY及CLDAS-V2.0土壤水分产品多数时间存在高估现象,在降水事件发生后和植被生长期高估尤为明显。（2）各土壤水分产品在不同尺度观测网中的统计结果一致。但相较于大中尺度稀疏测站,各产品在小尺度密集观测网的评价结果更加稳定和优异。（3）0-5cm深度,CLDAS-V2.0土壤水分产品质量整体优于FY系列土壤水分产品,FY系列土壤水分日间观测产品精度高于夜间观测产品。10-40cm深度,CLDAS-V2.0土壤水分产品精度高于GLDAS-1 Noah土壤水分产品。结果表明中国自主研制的土壤水分产品数据集质量较为稳定、可靠。     

江西98特大洪涝卫星遥感监测及鄱阳湖水体淹没模型的研究

通过洪涝发生前后卫星遥感资料和有关气象,水等资料进行综合分析,研究江西省尤其鄱 阳湖区１９９８年６月、７月特大洪涝灾害的发生特点和危害程度。根据近年来卫星遥感监测实况资料鄱阳湖主体及其附近区域水体淹没模型。     

高频卫星影像数据在林木资源监测中的应用

简要介绍了当前提供生态环境监测影像数据服务的主流卫星的重访周期及基层资源监测对卫星影像数据的需求;举例论证了高频次中低分辨率小卫星的性能和特点;探讨了将其影像数据应用于自然资源实时动态监测的技术路线和可行性。     

几种卫星系统监测林火技术的比较与应用

卫星遥感方法作为灾害监测手段，在时间分辩率和宏观性方面具有优势。目前用于我国森林火灾监测的主要是美国的NOAA系列气象卫星，此外，我国的风云系列气象卫星和美国的EOS卫星也开始应用于林火监测。NOAA和风云系列气象卫星为森林火灾的监测提供了可靠、稳定的服务，但因分辩率低给森林火灾信息的提取监测带来一定困难。应用美国EOS卫星进行林火监测，可以提高监测精度和准确度，为火灾的扑救提供更多、更可靠和更细致的监测成果，将卫星遥感技术用于森林火灾监测，涉及估算火烧面积、火烧强度、火灾后生态环境监测等诸多领域。     

多源卫星遥感农作物秸秆焚烧过火区面积估算方法

秸秆焚烧过火区面积是秸秆焚烧影响评估的重要参数之一。该文针对卫星遥感秸秆焚烧过火面积估算中因作物秸秆焚烧后农田翻耕速度较快,对卫星观测频次要求高,且由于下垫面多种类型混杂,对卫星空间分辨率要求高的双重问题,提出利用风云三号气象卫星数据高观测频次和高分一号数据高空间分辨率特点,基于卫星遥感图像光谱分析和混合像元分解技术的多源卫星遥感农作物秸秆焚烧过火区面积估算方法。使用该方法对河南省驻马店市平舆县和正阳县进行了秸秆焚烧面积估算,并采用高分一号数据进行了验证,平均精度达到94%以上,说明该文提出的方法既解决了秸秆焚烧过火区监测的高时效需求问题,又保证了过火区面积估算精度。     

基于环境减灾卫星CCD数据的海南岛洪涝灾害监测

洪涝灾害监测是农情监测的主要任务之一,遥感监测可以弥补地面观测耗人、耗财、信息滞后等诸多不足,已成为洪涝灾害研究领域的重要发展方向。该文基于HJ-1A/1B-CCD数据,以海南岛为研究区,选取研究区内400个训练样本,利用区分度（division degree,DD）对归一化差异水体指数（normalized difference water index, NDWI）、基于蓝光的归一化差异水体指数（normalized difference water index based on blue light, NDWI-B）和混合水体指数（combined index of NDVI and NIR for water body identification, CIWI）3种水体指数进行比较分析。分析结果显示,在应用HJ-1CCD数据进行纯水体、湿地识别时,NDWI-B模型效果最好（综合区分度分别为31.30%、28.13%）,是海南岛洪涝灾害监测的最优模型。经验证,NDWI-B模型的水体识别总体精度达91.50%。通过对采样点的水体指数值与地物类型的反复对比确定NDWI-B模型的水体识别阈值为－0.015。利用NDWI-B模型对海南岛2010年9月25日至10月25日的洪涝灾情进行监测。结果表明,10月12日的灾情最为严重,全岛洪水淹没面积达到监测期内最高值,为120.22km2,除东方、昌江、乐东外所有市县均出现新增水体,新增水体主要分布于村庄、耕地、道路、城镇居民地等。从区域上看,东部的文昌、琼海、海口、定安为洪涝重灾区,西部的东方、昌江、乐东为洪涝轻灾区。全岛洪涝影响最大的土地利用类型为水田,其次为旱地。10月12日,水田、旱地的淹没面积分别为61.46和29.59 km2,耕地（水田和旱地）淹没面积占总淹没面积的比例分别为75.73%。NDWI-B模型具有水陆区分度较大和水体面积提取精度较高的优点外,还能够识别小范围水体和湿地,是海南岛洪涝灾害监测较为理想的模型。该文为海南岛水资源管理、洪涝灾害动态监测及防灾减灾提供参考。     

基于分离式卫星标志信息的金枪鱼垂直移动特性

为了掌握金枪鱼类的活动规律,该文采用国际上先进的分离式卫星标志于2010-2012年对36尾黄鳍金枪鱼进行了放流试验。结果表明:围网捕捞方式释放的8枚标志信息回收率达到100%,但标志的时间只有0.5~5 d;利用手钓方式释放的28枚标志信息回收率达到75%,标志的时间为0.5~91 d,且有2枚标志是正常浮起。此次试验中,记录时间10 d的标志有18枚,10~20 d的标志有3枚,≥20 d的标志有8枚,特别是在手钓作业方式下进行的标志效果有了很大的提高。黄鳍金枪鱼有85.9%的时间在0~150 m水层活动,有13.0%时间在≥150~250 m水层活动,仅有1.1%时间在≥250 m水层活动。就水温来说,81.7%的时间活动在≥24℃的水层,16.2%的时间活动在16~24℃的水层,仅2.1%时间活动在≤16℃的水层。在0~50 m水层,夜晚出现频次约是白天的2倍;而在50~500 m水层,均是白天出现频次要大于晚上。总体来说,有68%的黄鳍金枪鱼个体在傍晚18:00时有上浮到浅水层活动的行为,而在凌晨06:00时有明显的下潜行为。该研究初步证明了黄鳍金枪鱼的放流取得了成功,为以后进一步开展金枪鱼的卫星标志放流试验奠定了基础。